Token指数级增长，国产算力进入爆发期

摘要： 本报告深度分析了AI产业从模型能力竞争向“应用变现”阶段的转型，探讨了Token需求指数级增长对算力硬件及端侧设备的驱动作用，并重点论述了国产算力通过“超节点”方案进入业绩兑现期的逻辑。

行业主线：

1. 模型侧演进：AI大模型进入应用变现期，国产模型（如DeepSeek V4）在开源市场领先，Token调用量爆发式增长，驱动算力需求。
2. 硬件侧迭代：海外算力架构向训推兼顾（GPU+LPU）演进；国产算力通过“超节点”系统级能力弥补单芯片差距，进入规模化出货的业绩兑现期。
3. 端侧AI升级：AI手机与AI PC渗透率快速提升，驱动SoC、存储、PCB及散热等硬件规格升级，人形机器人与AIoT终端加速AI化。

关键变化与分歧：

1. 算力竞争维度迁移：竞争重心从“单卡比拼”转向“系统级竞争”，超节点方案成为国产算力追赶的核心路径。
2. 存储瓶颈突破：HBM 4大规模商用及HBF（高带宽闪存）的出现，旨在解决AI推理场景中的“内存墙”问题。
3. 封装技术演进：先进封装从CoWoS向CoPoS、CoWoP演进，旨在提升单片产出并缩短信号传输路径。

受益方向与风险：

1. 受益方向：先进制程晶圆代工、先进封装（2.5D/3D）、高带宽存储（HBM）、高端PCB材料（低介电CCL/电子布）、国产算力芯片龙头及半导体设备材料。
2. 核心风险：中美贸易摩擦及出口限制、端侧杀手级应用缺失导致需求不及预期、宏观经济波动影响资本开支、原材料成本上涨。